研究目的
为解决因外部温度和辐射变化导致光伏发电最大功率点持续变动的问题，提出一种基于自编码神经网络技术的创新方法。
研究成果
自编码神经网络方法比传统的电导增量法能更快、更准确地跟踪光伏电源的最大功率点，提高光伏发电效率，优化了传统方法控制复杂、跟踪速度慢的缺点。
研究不足
该方法在极端环境条件下的性能表现及其对更大规模光伏系统的可扩展性均未作讨论。
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[IEEE 2019中国控制与决策会议(CCDC) - 中国南昌(2019.6.3-2019.6.5)] 2019中国控制与决策会议(CCDC) - 基于自编码神经网络的光伏发电最大功率点跟踪
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[IEEE 2019中国控制与决策会议(CCDC) - 中国南昌(2019.6.3-2019.6.5)] 2019中国控制与决策会议(CCDC) - 基于自编码神经网络的光伏发电最大功率点跟踪
DOI：10.1109/ccdc.2019.8832919
出版年份：2019
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
光伏发电系统的电流和电压会随外部温度与辐射不断变化，从而导致光伏发电最大功率点持续改变。为解决这一问题，我们提出一种基于自编码神经网络技术的新型方法，用于光伏发电的最大功率点跟踪。该方法基于堆叠编码器的深度学习网络训练，并通过采用带监督学习的反向传播法对自编码神经网络进行微调。最终在MATLAB/simulink环境下对光伏发电系统进行建模分析。结果表明，相比传统电导增量法，该方法能更快速准确地跟踪光伏最大功率点，提升光伏发电效率。
作者：
Xiangping Meng，Yinping An，Hui Wang，Qi Yao，Chunhui Liang
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